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동적 워크플로우 모드

Claude 동적 워크플로우 모드 및 기타 적응형 에이전트 하네스를 위한 태스크-로컬 하네스, 평가 게이트, 재사용 가능한 스킬 추출을 설계합니다. 태스크-로컬 하네스를 구축하거나, 평가 게이트를 추가하거나, 임시 작업에서 재사용 가능한 스킬을 추출할 때 사용하세요.

동적 워크플로우 모드란 무엇인가요?

이 스킬은 코딩 에이전트가 정적 명령 흐름만 따르지 않고 태스크-로컬 하네스를 생성하거나 적응할 수 있도록 설계된 동적 워크플로우 모드를 체계적으로 활용하는 방법을 제공합니다. 이를 통해 일회성 작업을 위한 임시 하네스, 반복 작업을 위한 공유 스킬 추출, 팀을 위한 관찰 가능한 제어판 체크포인트를 생성하는 규율 있는 시스템을 구축할 수 있습니다. 이 스킬은 동적 워크플로우를 언제 활성화할지, 태스크-로컬 하네스의 핵심 계약(목적, 입력, 출력, 평가, 핸드오프), 하네스 결정 트리(일회성, 반복, 팀 간 반복, 외부 상태, 안전 위험), 그리고 태스크-로컬 하네스 템플릿을 명확하게 정의합니다. 또한, 공유 스킬 추출 조건, 제어판 체크포인트(계획, 대기열, 실행, 게이트, 핸드오프), 작업 유형별 평가 게이트(코드, UI, 에이전트, 연구, 통합), 그리고 안티패턴을 다루어 동적 워크플로우가 안전하고 재사용 가능하며 팀이 사용할 수 있도록 보장합니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 적응형 에이전트 환경에서 사용할 수 있습니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/dynamic-workflow-mode

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문서

동적 워크플로우 모드은(는) 무엇을 하나요?

코딩 에이전트가 정적 명령 흐름만 따르지 않고 태스크-로컬 하네스를 생성하거나 적응할 수 있을 때 이 스킬을 사용하세요. 목표는 동적 워크플로우 모드를 규율 있는 시스템으로 만드는 것입니다: 일회성 작업을 위한 임시 하네스, 반복 작업을 위한 공유 스킬 추출, 팀을 위한 관찰 가능한 제어판 체크포인트.

활성화 시기

  • 사용자가 동적 워크플로우, 커스텀 하네스, 태스크별 하네스, 적응형 워크플로우, 또는 Claude Code 동적 워크플로우 모드를 언급하는 경우.
  • 태스크에 커스텀 루프, 평가기, 크롤러, 픽스처 생성기, 감시기, 또는 로컬 대시보드가 필요한 경우.
  • 여러 에이전트가 동일한 반복 가능한 프로세스를 필요로 하지만 아직 공유 스킬로 캡처되지 않은 경우.
  • 워크플로우에 내구성 있는 핸드오프 아티팩트, 평가 증거, 또는 병합 전 운영자 승인이 필요한 경우.

핵심 계약

동적 워크플로우 모드는 수동으로 동일한 단계를 수행하는 것보다 저렴하고 안전할 때만 태스크-로컬 하네스를 생성해야 합니다. 하네스는 다음을 포함해야 합니다:

  • 목적: 소유한 결과물과 명시적으로 소유하지 않는 결과물.
  • 입력: 파일, URL, 프롬프트, 데이터 소스, 자격 증명 정책, 사용자 제공 제약 조건.
  • 출력: 커밋, 보고서, 스크린샷, 상태 파일, 또는 제어판 스냅샷.
  • 평가: 단순히 "실행됨"이 아닌, 태스크와 연결된 최소 하나의 통과/실패 검사.
  • 핸드오프: 다음 운영자에게 무엇이 발생했는지, 무엇이 차단되었는지, 어떻게 재개할지 알려주는 짧은 아티팩트.

동적 하네스 결정 트리

  1. 일회성 작업: 인라인으로 유지합니다. 하네스를 만들지 마십시오.
  2. 입력이 변경되는 반복 작업: 태스크-로컬 하네스를 만들고 임시 또는 프로젝트-로컬 작업 영역에 보관합니다.
  3. 팀원 또는 저장소 간 반복 작업: 패턴을 공유 스킬로 추출합니다.
  4. 외부 상태, 대기열 또는 승인이 필요한 작업: 추가 자동화 전에 제어판 가시성을 추가합니다.
  5. 안전 위험이 있는 작업: 자동 실행 전에 평가 게이트와 사람이 수행하는 병합 게이트를 추가합니다.

태스크-로컬 하네스 템플릿

코드를 작성하기 전에 이 구조를 사용하세요:

# 동적 워크플로우 하네스

목적:
- 제공:
- 제공하지 않음:

입력:
- 저장소 또는 작업 공간:
- 외부 시스템:
- 자격 증명 정책:

루프:
1. 현재 상태를 발견합니다.
2. 가장 작은 유용한 아티팩트를 생성하거나 업데이트합니다.
3. 평가 검사를 실행합니다.
4. 상태와 핸드오프를 기록합니다.
5. 실패한 게이트, 불명확한 소유권, 또는 안전하지 않은 외부 작업에서 중지합니다.

평가:
- 명령:
- 예상 통과 신호:
- 실패 소유자:

핸드오프:
- 상태:
- 증거:
- 다음 작업:

공유 스킬 추출

다음 중 두 가지 이상이 참일 때 태스크-로컬 하네스를 공유 스킬로 승격합니다:

  • 동일한 워크플로우가 여러 세션, 저장소, 팀 또는 출시에서 나타나는 경우.
  • 워크플로우에 특정 언어, 도구 또는 안전 시퀀싱이 필요한 경우.
  • 운영자가 게이트를 건너뛰거나 컨텍스트를 잃어 실패가 반복되는 경우.
  • 워크플로우에 안정적인 입력/출력 계약이 있는 경우.
  • 워크플로우가 제어판, 상태 보드 또는 팀 핸드오프의 이점을 받는 경우.

추출할 때, 먼저 skills/<name>/SKILL.md에 스킬을 작성합니다. 레거시 슬래시 입력 표면이 여전히 필요한 경우에만 명령 심을 추가합니다.

제어판 체크포인트

동적 워크플로우 모드는 상태를 노출할 때 팀이 사용할 수 있게 됩니다. 태스크가 둘 이상의 세션에 걸쳐 있을 때마다 이러한 체크포인트를 기록합니다:

  • 계획: 목적, 소유자, 승인 기준, 위험한 외부 시스템.
  • 대기열: 작업 항목, 할당된 에이전트 역할, 분기/작업트리, 의존성 엣지.
  • 실행: 활성 하네스, 현재 루프 단계, 최근 평가 결과, 사용 가능한 경우 토큰/비용 신호.
  • 게이트: 테스트 결과, 브라우저 스크린샷, 보안 검토, 병합 준비 상태.
  • 핸드오프: 완료된 작업, 실패한 작업, 인간의 결정이 필요한 작업.

저장소에 ECC2 상태가 활성화된 경우, 추적되지 않은 노트를 흩뿌리는 대신 ECC 제어판 또는 상태-저장소 지원 스크립트를 통해 체크포인트를 추가하거나 읽는 것을 선호합니다.

평가 게이트

모든 동적 하네스에는 태스크별 평가가 필요합니다. 가장 저렴한 신뢰할 수 있는 게이트를 선택하세요:

작업 유형평가 게이트
코드 기능집중 테스트, 린트, 커버리지 및 하나의 통합 경로
UI/제어판스크린샷 및 오버플로우/오류 검사가 포함된 브라우저 스모크 테스트
에이전트 워크플로우예상 라우팅이 있는 픽스처 트랜스크립트 또는 시드 작업 항목
연구/콘텐츠소스 중립적 브리핑, 주장 체크리스트 및 게시 준비 개요
통합드라이런 명령, 구성 검증 및 비밀 누출 검사 없음

다른 팀원이 평가를 다시 실행할 수 있을 때까지 동적 워크플로우가 재사용 가능하다고 주장하지 마십시오.

안티패턴

  • 운영자로부터 실제 결정 논리를 숨기는 스크립트 생성.
  • 동적 워크플로우 모드를 테스트를 건너뛰는 권한으로 취급.
  • 공유 스킬이나 상태 아티팩트가 실제 제품일 때 일회성 문서를 생성.
  • 소유권, 병합 게이트 또는 충돌 정책 없이 여러 에이전트를 실행.
  • 원시 개인 연구 데이터가 공개 문서로 유출되도록 허용.

출력 표준

다음으로 마무리합니다:

  • 하네스 또는 스킬 경로.
  • 평가 명령어와 결과.
  • 제어판 또는 핸드오프 아티팩트 경로.
  • 다음 재사용 가능한 추출 후보.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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